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기계학습
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1주차. 기계학습 소개
1.1. 기계학습 정의 및 데이터의 이해
1.1. 기계학습 정의 및 데이터의 이해
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1.2. 기계학습 활용사례 소개
1.2. 기계학습 활용사례 소개
시청
1.3. 데이터 마이닝 프로세스
1.3. 데이터 마이닝 프로세스
시청
2주차. 기계학습과 수학
2.1. 응용선형대수
2.1. 응용선형대수
시청
2.2. 확률 및 통계
2.2. 확률 및 통계
시청
2.3. 최적화
2.3. 최적화
시청
3주차. 데이터 전처리
3.1. 데이터 셋의 종류 및 속성 타입
3.1. 데이터 셋의 종류 및 속성 타입
시청
3.2. 데이터의 기본 통계 및 시각화
3.2. 데이터의 기본 통계 및 시각화
시청
3.3. 데이터 유사도
3.3. 데이터 유사도
시청
4주차. 기초 분류 모델 I
4.1. 분류 문제 기본 개념 및 규칙 기반 분류 모델
4.1. 분류 문제 기본 개념 및 규칙 기반 분류 모델
시청
4.2. 의사 결정 나무
4.2. 의사 결정 나무
시청
4.3. 베이지안 분류 모델
4.3. 베이지안 분류 모델
시청
5주차. 기초 분류 모델 Ⅱ
5.1. 베이지안 신뢰 네트워크 및 서포트 벡터 머신
5.1. 베이지안 신뢰 네트워크 및 서포트 벡터 머신
시청
5.2. 모델 평가 및 선택 방법
5.2. 모델 평가 및 선택 방법
시청
5.3. 앙상블 모델
5.3. 앙상블 모델
시청
6주차. 다층 퍼셉트론
6.1. 신경망 기초 및 퍼셉트론
6.1. 신경망 기초 및 퍼셉트론
시청
6.2. 다층 퍼셉트론
6.2. 다층 퍼셉트론
시청
6.3. 오류 역전파 알고리즘
6.3. 오류 역전파 알고리즘
시청
7주차. 연관 분석 모델
7.1. 연관분석 기본 개념
7.1. 연관분석 기본 개념
시청
7.2. 연관분석 알고리즘 소개
7.2. 연관분석 알고리즘 소개
시청
7.3. 빈발 아이템 셋과 패턴 평가 방법론
7.3. 빈발 아이템 셋과 패턴 평가 방법론
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